#!/bin/sh

# source activate pytorch

while true
do
    res=`ps -ef | grep train_meta_recipe.sh | grep -v grep | wc -l`
    if [ $res -eq  0 ]
    then
        echo "train_meta_recipe.sh 执行完毕"
        break
    else
        echo "train_meta_recipe.sh 执行中, sleep 300"
        sleep 300
    fi
done

#!/bin/bash
heads='2 4 8 16'
dims='256 128 64 32'

dataset='recognition36'
shots='1 5'

for shot in $shots
do
    echo "python eval.py -dataset $dataset -gpu 0 -shot $shot -test_episode 600 --model_name resnet_MyResSA --image_size 84  --with_SA --SA_heads 2 --SA_dim_head 256 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR"
    python eval.py -dataset $dataset -gpu 0 -shot $shot -test_episode 600 --model_name resnet_MyResSA --image_size 84  --with_SA --SA_heads 2 --SA_dim_head 256 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR

    echo "python eval.py -dataset $dataset -gpu 0 -shot $shot -test_episode 600 --model_name resnet_MyResSA --image_size 84  --with_SA --SA_heads 4 --SA_dim_head 128 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR "
    python eval.py -dataset $dataset -gpu 0 -shot $shot -test_episode 600 --model_name resnet_MyResSA --image_size 84  --with_SA --SA_heads 4 --SA_dim_head 128 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR 

    echo "python eval.py -dataset $dataset -gpu 0 -shot $shot -test_episode 600 --model_name resnet_MyResSA --image_size 84  --with_SA --SA_heads 16 --SA_dim_head 32 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR"
    python eval.py -dataset $dataset -gpu 0 -shot $shot -test_episode 600 --model_name resnet_MyResSA --image_size 84  --with_SA --SA_heads 16 --SA_dim_head 32 --SA_res --no_mlp --SA_dropout 0.5 --pos_embed --sche CosineLR
done